Geri Dön

Nanofiber kaplı filtre malzemelerinin kalite standartlarının belirlenmesinde veri madenciliği

Data mining in determining the quality standards of nanofiber coated filter materials

  1. Tez No: 573456
  2. Yazar: AYLİN SABANCI BAYRAMOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEZAİ TOKAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte bilgiye verilen önem ve veri miktarı artmaktadır. Büyük miktarlardaki verinin araştırılması, analiz edilmesi ve veri yığınları arasından anlamlı bilgiler ortaya çıkarılması için veri madenciliği tekniklerinin kullanılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, veri madenciliği tekniklerinin endüstriyel bir probleme uygulanması üzerinde durulmuştur. Çalışmada kullanılan veri seti nanoteknoloji alanında faaliyet gösteren özel bir şirketten alınmıştır. EN 779:2012 kalite standartlarına göre filtre sınıfının belirlenmesi amacıyla nanofiber kaplı filtre malzemelerinin laboratuvar ölçümleri veri madenciliği yöntemleriyle analiz edilmiştir. C4.5 Karar Ağacı, Rastgele Orman, Yapay Sinir Ağları, Naive Bayes sınıflandırma algoritmaları ile k-means ve bulanık c-ortalama kümeleme algoritmaları kullanılmıştır. Veri analizleri RStudio geliştirme ortamında R programlama dili ile gerçekleştirilmiş. Verilerin normalizasyonu aşamasında; minimum-maksimum, ondalık ölçeklendirme, z-değeri ve sigmoid normalizasyon yöntemleri karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda k-en yakın komşu algoritması kullanılarak elde edilen 0.8902 doğruluk değeri ile en başarılı yöntemin sigmoid normalizasyon yöntemi olduğu tespit edilmiştir. Verilerin sınıflandırılması aşamasında; model performans değerlendirme yöntemi olarak hold-out performans değerlendirme yöntemi ve k-kat çapraz geçerleme yöntemi uygulanmıştır. Sınıflandırma algoritması olarak C4.5 Karar Ağacı, Rastgele Orman, Naive Bayes ve Yapay Sinir Ağları algoritmaları kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Modellerin performansları doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F-ölçütü ve Kappa değerine göre karşılaştırılmıştır. Bilgi kazancına dayalı özellik seçim algoritması veri setine uygulanarak özellikler önem derecesine göre sıralanmıştır. Verilerin kümeleme aşamasında; k-means ve bulanık c-ortalama algoritmaları kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Modellerin performansları entropi ve saflık başarı ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Nowadays with the evolution of technology, the importance of information and the amount of data increases. Data mining techniques should be used to investigate and analyze large amounts of data and extract meaningful information from among the data stacks. In this thesis study, the application of data mining techniques to an industrial problem is emphasized. The data set used in the study was obtained from a private company operating in the field of nanotechnology. In order to determine the filter class according to EN 779: 2012 quality standards, laboratory measurements of nanofiber coated filter materials were analyzed by data mining methods. C4.5 Decision Tree, Random Forest, Artificial Neural Networks, Naive Bayes classification algorithms and k-means and fuzzy c-means clustering algorithms were used as data mining methods. Data analysis was performed with R programming language in RStudio development environment.. During the normalization of data; the minimum-maximum, decimal scaling, z-value and sigmoid normalization methods were compared. The most successful method was found to be the sigmoid normalization method with the accuracy value of 0.8902 obtained using the nearest neighbor algorithm. In the classification stage of the data; hold-out performance evaluation method and k-fold cross validation method were applied as model performance evaluation method. Models were created using C45 Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes and Artificial Neural Networks algorithms as the classification algorithm. The performances of the models were compared according to accuracy, precision, recall, F-criterion and Kappa value. In the clustering stage of the data; models were created using k-means and fuzzy c-mean algorithms. The performances of the models were compared according to the success criteria of entropy and purity.

Benzer Tezler

  1. Linseed oil loaded antimicrobial air filters to be used in refrigerators

    Buzdolaplarında kullanılmak üzere keten tohumu yağı yüklü antimikrobiyal filtreler

    EVŞEN DENİZ CANAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Gıda MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL ŞAHİN

  2. İç ortam havasından biyoaerosol giderimi için pilot ölçekte antimikrobiyal nanolif filtrelerin üretimi ve mobil hava sterilizasyon sisteminin geliştirilmesi

    Production of pilot scale antimicrobial nanofiber filters for bioaerosol removal from indoor air and development of a mobile air sterilization system

    ABDURRAHMAN TANRIVERDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA YÜKSEL İMER

  3. İç ortam havasında bulunan uçucu organik bileşiklerin (UOB) farklı nanomalzeme katkılı polimerik nanolif filtreler ile giderilmesi

    Removal of volatile organic compounds (VOC) in indoor air with polymeric nanofiber filters added to different nanoparticles

    DİLA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA YÜKSEL İMER

  4. Optimization of solution blown PVDF nanofibers for air filtration applications

    Hava filtrasyonu uygulamaları için çözeltiden üfleme yöntemi ile PVDF nanoliflerin optimizasyonu

    FEYZA NUR BÜYÜKNALÇACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ

  5. P PSBB-PSBH-based nanofibrous membranes for environmental and energy applications

    Çevre ve enerji uygulamaları için PVDF nanolif yapılı PVDF membranlar

    ADEL AL RAI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ŞAFAK YILMAZ